windows serve 2000或windows server 2003域环境升级至widows serve 2008 R2环境，经本人亲测试此办法（）备注：2003是32位的，打命令的时候记得是找32位的程序：注意：32位win2000或win2003到32位系统2008系统均可通过上面方法进行。 32位win2000或win2003到64位系统2008系统，则需把64位2008系统光盘中的adprep目录复制到2系统中，并执行adprep32命令在32系统中运行后，才能迁移到64位2008中。 以上均通过本人测试，使用，在此感谢原作者的内容。 Window server 2008R2　adprep存放在support下面 绝对超值的资料

如何从少数训练样本中学习并识别新的类别对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地，针对基于深度神经网络的少样本学习方法，提出将其分为数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习方法四种类别；对于每个类别，进一步将其分为几个子类别，并且在每个类别与方法之间进行一系列比较，以显示各种方法的优劣和各自的特点。最后强调了现有方法的局限性，并指出了少样本学习研究领域未来的研究方向。

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术，传统的图像风格迁移技术采 用手工演算的方式，计算过程复杂，计算时间漫长，图像风格迁移效果不理想。 随着人工智能技术在计算机视觉领域的应用逐步广泛，一些艺术风格神经算法逐 渐产生，可以对自然图像的内容和风格进行分离和重组。利用 VGG-19 神经网络 模型，结合人工智能开源框架 Pytorch 设计快速图像风格迁移算法。实验表明， 采用 VGG-19 神经网络模型的图像风格迁移技术，生成了具有高感知质量的新图 像，将任意照片的内容与众多著名艺术品的外观相结合，展示了其在高级图像合 成和操作方面的潜力

本文详细介绍如何讲oracle rac的数据库数据进行迁移备份，配有图文，适合做做实验在再去实践

基于深度学习的图像风格迁移研究综述.pdf

pytorch 迁移学习实战，天气识别

1. 是动物的数据集。 2. 是从网上挑选出200张羊驼与熊猫的图片作为训练集。

　利用免费的 IBM DB2 Universal Database(UDB)Migration Toolkit(MTK)简化和改进向 DB2 UDB 的迁移工作。这个新的迁移实用程序提供了向导和易于使用的五步界面，这些有助于您快速地将现有的 Sybase、 Microsoft SQL Server和Oracle数据库对象转换到 DB2 通用数据库。使用 MTK，可以将数据类型、表、列、视图、索引、存储过程和触发器自动地转换成等价的 DB2 数据库对象。MTK 向数据库管理员(DBA)和应用程序程序员提供了使迁移任务自动化所需要的工具，而以前这些任务不但效率低下而且开销巨大。通过使用 MTK 中的以下特性，您可以减少停机时间、消除人为错误，以及降低人工和与传统数据库迁移相关联的其它资源消耗。MTK 可运行于 AIX、Linux、Solaris 和 Windows 操作系统上 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「zhunmumu」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/zhunmumu/article/details/39557653

1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部x线图像中检测肺炎，并使用5856张x线图像(1.15GB)对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类(肺炎和正常)微调模型。 3.自定义深度卷积神经网络的测试精度为89.53%，损失为0.41。